🎙️ เรื่องเล่าจากซิมการ์ดถึง eSIM: เมื่อการปลดล็อกมือถือกลายเป็นเรื่องจำเป็นมากกว่าทางเลือก หลายคนอาจเคยซื้อสมาร์ทโฟน Android ผ่านผู้ให้บริการเครือข่าย เช่น Verizon, AT&T หรือ T-Mobile โดยจ่ายราคาถูกลงผ่านสัญญาผ่อนรายเดือน ซึ่งสะดวกและน่าดึงดูด แต่สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ โทรศัพท์เหล่านี้มักจะ “ล็อกเครือข่าย” ทำให้ไม่สามารถใช้ซิมจากเครือข่ายอื่นได้ทันที ในทางกลับกัน โทรศัพท์ที่ “ปลดล็อก” แล้วจะสามารถใช้กับซิมใดก็ได้ทั่วโลก ซึ่งเหมาะมากสำหรับนักเดินทางหรือผู้ที่ไม่ต้องการผูกมัดกับสัญญาระยะยาว โดย FCC (คณะกรรมการการสื่อสารแห่งสหรัฐฯ) ยังออกข้อบังคับให้ผู้ให้บริการต้องช่วยปลดล็อกเครื่องเมื่อสัญญาสิ้นสุด วิธีเช็กว่าเครื่องของคุณปลดล็อกหรือยังนั้นง่ายมาก—ถ้ายังใช้ซิมการ์ดแบบดั้งเดิม คุณสามารถยืมซิมจากเพื่อนหรือครอบครัวแล้วใส่เข้าไปในเครื่อง หากสามารถโทรออกได้โดยไม่มี error แสดงว่าเครื่องปลดล็อกแล้ว อีกวิธีคือเข้าไปที่ Settings > Network > SIMs แล้วลองปิด “Automatically select network” หากเครื่องแสดงเครือข่ายมากกว่าหนึ่ง แสดงว่าเครื่องน่าจะปลดล็อกแล้ว ในยุคที่ eSIM กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ การปลดล็อกเครื่องยิ่งสำคัญ เพราะ eSIM สามารถเปิดใช้งานผ่านแอปหรือ QR code ได้ทันที โดยไม่ต้องเปลี่ยนซิมการ์ดจริง และในปี 2025 สมาร์ทโฟนรุ่นใหม่จาก Apple, Samsung, Google และ Huawei ต่างรองรับ eSIM อย่างแพร่หลาย ✅ ความหมายของการปลดล็อกเครื่อง ➡️ โทรศัพท์ที่ปลดล็อกสามารถใช้กับซิมจากทุกเครือข่าย ➡️ เหมาะสำหรับนักเดินทางหรือผู้ที่ไม่ต้องการผูกสัญญาระยะยาว ➡️ FCC บังคับให้ผู้ให้บริการต้องช่วยปลดล็อกเมื่อสัญญาหมด ✅ วิธีเช็กสถานะการปลดล็อก ➡️ ใส่ซิมจากเครือข่ายอื่นแล้วลองโทรออก หากใช้งานได้แสดงว่าเครื่องปลดล็อก ➡️ เข้า Settings > Network > SIMs แล้วปิด “Automatically select network” ➡️ หากเห็นหลายเครือข่าย แสดงว่าเครื่องน่าจะปลดล็อก ✅ บริบทของ eSIM ในปี 2025 ➡️ eSIM คือซิมแบบฝังในเครื่องที่เปิดใช้งานผ่านแอปหรือ QR code ➡️ สมาร์ทโฟนรุ่นใหม่จาก Apple, Samsung, Google, Huawei รองรับ eSIM อย่างแพร่หลาย ➡️ eSIM ช่วยให้เปลี่ยนเครือข่ายได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนซิมการ์ดจริง ✅ เครื่องมือเสริมในการตรวจสอบ ➡️ เว็บไซต์เช่น IMEI.info สามารถตรวจสอบสถานะการปลดล็อกได้ ➡️ ผู้ใช้สามารถติดต่อผู้ให้บริการโดยตรงพร้อม IMEI เพื่อขอข้อมูล ➡️ IMEI สามารถดูได้จาก Settings > About Phone > IMEI https://www.slashgear.com/1956283/how-tell-android-phone-carrier-unlocked/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Altera ถึง Arrow Lake: เมื่อ Intel ยอมรับว่า TSMC คือคู่ชีวิต และเงินจากรัฐบาลคือทางออกจากหนี้ ในการประชุม Citi Global Tech 2025 ที่ซานฟรานซิสโก CFO ของ Intel, David Zinsner ประกาศว่า Intel จะใช้ TSMC “ตลอดไป” โดยระบุว่า “พวกเขาเป็นพันธมิตรที่ยอดเยี่ยม” และยืนยันว่า 30% ของผลิตภัณฑ์ของ Intel มาจาก TSMC แล้ว แม้จะมีแผนลดสัดส่วนในอนาคต แต่ก็ยังมากกว่าที่เคยเป็นในอดีต Intel ยังยืนยันว่าจะใช้เงินทุนจากรัฐบาลสหรัฐฯ ที่ได้จาก CHIPS Act เพื่อชำระหนี้มูลค่า $3.8 พันล้านที่ครบกำหนดในปีนี้ โดยไม่รีไฟแนนซ์ใหม่ พร้อมประกาศว่าเงินทุนที่เคยไม่แน่นอนตอนนี้กลายเป็น “หุ้น” ที่รัฐบาลถืออยู่ 10% และจะลงคะแนนตามมติของบอร์ดเท่านั้น นอกจากนี้ Intel ยังเตรียมปิดดีลขายธุรกิจ Altera เพื่อรับเงินเพิ่มอีก $3.5 พันล้าน และรอเงินลงทุนจาก SoftBank ที่จะเข้ามาเสริมภายในไตรมาสนี้ ในด้านเทคโนโลยี Zinsner ยอมรับว่า Intel “ใช้เงินล่วงหน้าก่อนมีดีมานด์” ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และนั่นทำให้บริษัทต้องปรับแผนใหม่ โดยหันไปพัฒนา 14A process node ที่ใช้ High NA EUV และมีต้นทุนสูงกว่า 18A แต่มีความหวังว่าจะดึงลูกค้าใหม่ได้มากกว่า แม้จะยังไม่แยกธุรกิจ Foundry ออกเป็นบริษัทลูก แต่ก็ไม่ปฏิเสธว่าอาจเกิดขึ้นในอนาคต หากมีความพร้อมและความน่าสนใจสำหรับนักลงทุน ✅ การใช้ TSMC เป็นพันธมิตรระยะยาว ➡️ Intel ยืนยันว่าจะใช้ TSMC “ตลอดไป” สำหรับบางผลิตภัณฑ์ ➡️ ปัจจุบัน 30% ของผลิตภัณฑ์มาจาก TSMC เช่น Lunar Lake และ Arrow Lake ➡️ แม้จะลดสัดส่วนในอนาคต แต่ยังมากกว่าระดับในอดีต ✅ การใช้เงินทุนจากรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ Intel ได้รับเงินทุนจาก CHIPS Act รวม $7.9 พันล้าน (บางส่วนยังทยอยจ่าย) ➡️ เงินทุนถูกเปลี่ยนเป็นหุ้น 10% ที่รัฐบาลถืออยู่ ➡️ ใช้เงินเพื่อชำระหนี้ $3.8 พันล้านที่ครบกำหนดในปี 2025 ✅ การขายธุรกิจ Altera และเงินลงทุนจาก SoftBank ➡️ เตรียมปิดดีลขาย Altera เพื่อรับเงิน $3.5 พันล้าน ➡️ SoftBank จะลงทุนเพิ่มเติมหลังผ่านการอนุมัติด้านกฎระเบียบ ➡️ เงินทั้งหมดจะใช้ชำระหนี้ ไม่รีไฟแนนซ์ใหม่ ✅ การพัฒนาเทคโนโลยี 14A และการเปลี่ยนยุทธศาสตร์ ➡️ 14A ใช้ High NA EUV และมีต้นทุน wafer สูงกว่า 18A ➡️ มีความหวังว่าจะดึงลูกค้าใหม่ได้มากกว่า 18A ➡️ ยังไม่มีแผนแยกธุรกิจ Foundry แต่เปิดโอกาสในอนาคต https://wccftech.com/intel-will-use-tsmc-forever-says-cfo-as-shares-rise-after-he-confirms-plan-to-use-us-funding-to-pay-back-debt/

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว ✅ ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ➡️ ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม” ➡️ งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน ➡️ งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม ➡️ งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ ✅ ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร ➡️ ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง ➡️ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ ➡️ งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน ✅ ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน ➡️ หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน ➡️ งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ ➡️ การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

🎙️ เรื่องเล่าจาก Citigroup Conference: เมื่อ AMD มองว่า AI คือโอกาสครั้งเดียวในชีวิต ไม่ใช่แค่กระแสชั่วคราว ในการประชุมกับนักลงทุนที่จัดโดย Citigroup เมื่อวันที่ 3 กันยายน 2025 Jean Hu (CFO ของ AMD) และ Matthew Ramsay (VP ฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์) ได้ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานการณ์ตลาด AI, ความสัมพันธ์กับจีน, และราคาชิปที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง Hu ยืนยันว่า AMD ไม่ได้เริ่มผลิตชิปใหม่สำหรับตลาดจีน แม้จะได้รับใบอนุญาตจากรัฐบาลสหรัฐฯ โดยระบุว่าบริษัทกำลังพิจารณาว่าลูกค้าจีนจะสามารถซื้อจากสหรัฐฯ ได้หรือไม่ และยังไม่เริ่มผลิต wafer สำหรับ MI308 ซึ่งเป็น GPU รุ่นเฉพาะสำหรับจีน Ramsay เสริมว่า “ความต้องการชิป AI ในจีนมีมากกว่าความสามารถในการผลิต” เนื่องจากผู้ผลิตชิปในจีนถูกจำกัดจากมาตรการคว่ำบาตร และ Huawei ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงจากสหรัฐฯ ได้ เมื่อถูกถามว่า AI เป็นฟองสบู่หรือไม่ Hu ตอบว่า “เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำ AI ไปใช้” และชี้ไปที่การลงทุนของ hyperscaler รายใหญ่ในไตรมาสที่ผ่านมา รวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพขององค์กรผ่าน AI ซึ่งสะท้อนว่า AI ไม่ใช่แค่ hype แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง AMD ประเมินว่า TAM (Total Addressable Market) ของ AI จะสูงถึง 500,000 ล้านดอลลาร์ โดย Ramsay ระบุว่า inference workload, ขนาดของ dataset และการขยายไปยังอุตสาหกรรมต่าง ๆ คือปัจจัยหลักที่ผลักดันตลาดนี้ พร้อมเสริมว่า “AI คือจุดเปลี่ยนที่ใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การเกิดอินเทอร์เน็ต” สำหรับราคาชิปที่เพิ่มขึ้น Hu อธิบายว่าเป็นผลจากการเพิ่มฟีเจอร์ในแต่ละรุ่น ทำให้ต้นทุนวัสดุสูงขึ้น แต่ AMD พยายามรักษาสมดุลระหว่างราคาขายกับต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของ (TCO) เพื่อให้ลูกค้าได้รับความคุ้มค่าในระยะยาว ✅ AMD ปฏิเสธว่า AI เป็นฟองสบู่ ➡️ Hu ระบุว่า AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้ ➡️ การลงทุนของ hyperscaler และ productivity gains เป็นหลักฐานเชิงประจักษ์ ➡️ AI ถูกมองว่าเป็นโอกาสครั้งเดียวในชีวิตสำหรับอุตสาหกรรม ✅ การประเมินตลาด AI มูลค่า 500,000 ล้านดอลลาร์ ➡️ TAM ของ AI ถูกประเมินโดย AMD ว่าจะสูงถึง $500B ➡️ ปัจจัยหลักคือ inference workload, dataset ขนาดใหญ่ และการขยายสู่อุตสาหกรรม ➡️ Ramsay ระบุว่า AI คือจุดเปลี่ยนใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การเกิดอินเทอร์เน็ต ✅ สถานการณ์ในจีนและการจำกัดการผลิต ➡️ AMD ยังไม่เริ่มผลิต MI308 GPU สำหรับจีน แม้ได้รับใบอนุญาต ➡️ ความต้องการในจีนสูงกว่าความสามารถในการผลิตเนื่องจากข้อจำกัดจากสหรัฐฯ ➡️ Huawei ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงจากสหรัฐฯ ได้ ✅ เหตุผลของราคาชิปที่เพิ่มขึ้น ➡️ AMD เพิ่มฟีเจอร์ในแต่ละรุ่น ทำให้ต้นทุนวัสดุสูงขึ้น ➡️ บริษัทเน้นการปรับปรุง TCO เพื่อให้ลูกค้าได้รับความคุ้มค่า ➡️ ราคาขายสูงขึ้นเพื่อรักษา margin และความสามารถในการแข่งขัน https://wccftech.com/amd-rejects-ai-bubble-defends-500-billion-ai-market-says-chip-price-hikes-are-due-to-high-costs/

🎙️ เรื่องเล่าจาก EEG: เมื่อ ChatGPT ไม่ได้แค่ช่วยเขียน แต่กำลัง “เขียนใหม่” ระบบประสาทของเรา งานวิจัยล่าสุดจาก MIT Media Lab ชื่อว่า “Your Brain on ChatGPT” ได้ทดลองให้ผู้เข้าร่วม 54 คนแบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม: กลุ่มที่เขียนด้วยสมองตัวเอง, กลุ่มที่ใช้ Search Engine, และกลุ่มที่ใช้ LLM (เช่น ChatGPT หรือ Grok) เพื่อช่วยเขียนเรียงความ SAT โดยใช้ EEG สแกนสมองระหว่างทำงาน ผลลัพธ์ชัดเจน: กลุ่มที่ใช้ LLM มีการเชื่อมต่อของสมองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะในคลื่น alpha, beta, delta และ theta ซึ่งเกี่ยวข้องกับการจดจ่อ, การมองเห็น, และการประมวลผลเชิงลึก ที่น่าตกใจคือ เมื่อให้เขียนโดยไม่ใช้ AI ใน Session 4 ผู้ที่เคยใช้ LLM กลับไม่สามารถฟื้นฟูการทำงานของสมองได้เหมือนเดิม—แสดงถึง “ความเสียหายตกค้าง” ที่อาจกลายเป็นภาวะถดถอยทางปัญญาระยะยาว นอกจากนี้ 83.3% ของผู้ใช้ LLM ไม่สามารถจำแม้แต่ประโยคเดียวจากเรียงความที่เพิ่งเขียนได้ ขณะที่กลุ่มที่ใช้สมองหรือ Search Engine สามารถอ้างอิงได้อย่างแม่นยำ และยังรู้สึกเป็นเจ้าของงานเขียนของตัวเองมากกว่า นักวิจัยเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า “cognitive offloading” คือสมองเริ่มปรับตัวให้ใช้พลังงานน้อยลงเมื่อมีเครื่องมือช่วย—แต่ผลที่ตามมาคือการลดลงของการเรียนรู้เชิงลึก, การสังเคราะห์ข้อมูล, และความพยายามในการแก้ปัญหา ✅ ผลกระทบของการใช้ LLM ต่อสมอง ➡️ EEG แสดงการลดลงของการเชื่อมต่อสมองในหลายคลื่นความถี่ ➡️ การใช้ LLM ทำให้สมองไม่กระตุ้นเครือข่ายการมองเห็นและความสนใจ ➡️ ผู้ใช้ LLM มีความจำและการจดจำเนื้อหาลดลงอย่างชัดเจน ✅ ความรู้สึกของผู้ใช้ต่อผลงานของตัวเอง ➡️ ผู้ใช้ LLM มักตอบว่า “50/50” หรือ “ไม่แน่ใจว่าเป็นของตัวเอง” ➡️ กลุ่มที่ใช้สมองเองรายงานความรู้สึกเป็นเจ้าของงานอย่างชัดเจน ➡️ การใช้ AI ทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวจากกระบวนการสร้างสรรค์ ✅ ผลกระทบระยะยาวจากการใช้ AI ➡️ ผู้ใช้ LLM ที่เปลี่ยนกลับมาเขียนเองยังคงมีการทำงานของสมองต่ำกว่าปกติ ➡️ สมองปรับตัวให้ “ประหยัดพลังงาน” แต่แลกด้วยการลดความสามารถในการเรียนรู้ ➡️ งานเขียนจาก LLM มักสั้นลง, มีโครงสร้างจำกัด, และขาดการบูรณาการเชิงกลยุทธ์ ✅ ข้อเสนอจากนักวิจัย ➡️ ควรใช้ AI อย่างมีขอบเขต และให้สมองได้ทำงานจริงเป็นระยะ ➡️ การใช้ AI เพื่อความสะดวกอาจนำไปสู่ “หนี้ทางปัญญา” ที่สะสมเรื่อย ๆ ➡️ การเรียนรู้ที่แท้จริงต้องใช้ความพยายาม ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่ดูดี https://publichealthpolicyjournal.com/mit-study-finds-artificial-intelligence-use-reprograms-the-brain-leading-to-cognitive-decline/

🎙️ เรื่องเล่าจากแกนกลวง: เมื่อสายเคเบิลที่ไม่มีแก้วกลายเป็นตัวเร่งความเร็วของยุค AI หลังจากที่โลกใช้สายไฟเบอร์แก้วนำแสงมานานกว่า 40 ปี โดยมีขีดจำกัดการสูญเสียสัญญาณอยู่ที่ ~0.14 dB/km ทีมวิจัยจาก Lumenisity ซึ่งเป็นบริษัทในเครือ Microsoft ได้สร้างสายเคเบิลแบบใหม่ที่เรียกว่า “double nested antiresonant nodeless fiber” หรือ DNANF ซึ่งใช้แกนกลางเป็นอากาศแทนแก้ว และสามารถลดการสูญเสียสัญญาณลงเหลือเพียง 0.091 dB/km เทคโนโลยีนี้ใช้โครงสร้างแก้วบางระดับไมครอนล้อมรอบแกนอากาศ ทำหน้าที่เหมือนกระจกสะท้อนแสงกลับเข้าสู่แกนกลาง และลดการกระจายของคลื่นแสงที่ไม่ต้องการ ผลลัพธ์คือสายเคเบิลที่เร็วขึ้น (เพราะแสงเดินทางในอากาศเร็วกว่าในแก้ว) และสูญเสียพลังงานน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ Microsoft ได้ติดตั้งสายเคเบิลนี้จริงแล้วกว่า 1,200 กิโลเมตรในเครือข่าย Azure และประกาศว่าจะขยายอีก 15,000 กิโลเมตรภายในสองปี เพื่อรองรับการเชื่อมต่อ AI ที่ต้องการ latency ต่ำและ bandwidth สูง นอกจากการลดการสูญเสียสัญญาณแล้ว DNANF ยังมี chromatic dispersion ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วถึง 7 เท่า ซึ่งช่วยให้การออกแบบ transceiver ง่ายขึ้น และลดการใช้พลังงานในอุปกรณ์เครือข่าย Francesco Poletti ผู้ร่วมออกแบบเทคโนโลยีนี้ระบุว่า การลดการสูญเสียสัญญาณลงระดับนี้จะช่วยให้สามารถ “ข้ามสถานีขยายสัญญาณได้หนึ่งในทุกสองหรือสามจุด” ซึ่งลดทั้งต้นทุนการติดตั้งและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ✅ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ DNANF ➡️ ใช้โครงสร้างแก้วบางล้อมรอบแกนอากาศเพื่อสะท้อนแสงกลับ ➡️ ลดการสูญเสียสัญญาณเหลือเพียง 0.091 dB/km ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วเดิม ➡️ ลด chromatic dispersion ได้ถึง 7 เท่าเมื่อเทียบกับสายแก้ว ✅ การใช้งานจริงในเครือข่าย Azure ➡️ Microsoft ติดตั้งแล้วกว่า 1,200 กม. และวางแผนขยายอีก 15,000 กม. ➡️ ใช้ในเครือข่าย AI เพื่อรองรับ latency ต่ำและ bandwidth สูง ➡️ ช่วยลดจำนวนสถานีขยายสัญญาณและต้นทุนการดำเนินงาน ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เป็นครั้งแรกที่สายแกนอากาศมีประสิทธิภาพดีกว่าสายแก้ว ➡️ อาจเปลี่ยนมาตรฐานการออกแบบเครือข่ายในอนาคต ➡️ ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ‼️ ความท้าทายด้านการผลิตและมาตรฐาน ⛔ การผลิตต้องใช้เครื่องมือใหม่และกระบวนการเฉพาะ ⛔ มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับสาย DNANF ยังไม่ถูกกำหนดอย่างชัดเจน ‼️ ความไม่แน่นอนของการขยายในวงกว้าง ⛔ แม้จะใช้งานจริงแล้ว แต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการ deploy ⛔ ต้องพิสูจน์ความเสถียรในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและระยะยาว ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “ความเร็ว” ⛔ แม้แสงในอากาศจะเร็วกว่าในแก้ว แต่ความเร็วรวมยังขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ปลายทาง ⛔ การลด latency ต้องพิจารณาทั้งระบบ ไม่ใช่แค่สายเคเบิลอย่างเดียว https://www.tomshardware.com/tech-industry/hollow-core-fiber-research-smashes-optical-loss-record

🎙️ เรื่องเล่าจากเครื่องปั่นไฟ: เมื่อการเลือกระหว่างเบนซินกับโพรเพนไม่ใช่แค่เรื่องราคา แต่คือการวางแผนชีวิตในวันที่ไฟดับ ในบทความจาก TrendlyNews ได้หยิบยกคำถามที่หลายคนสงสัย—ระหว่างเครื่องปั่นไฟที่ใช้เบนซินกับโพรเพน แบบไหนถูกกว่าและคุ้มค่ากว่าในระยะยาว โดยเฉพาะในสถานการณ์ฉุกเฉินหรือการใช้งานนอกระบบ (off-grid) เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (ประมาณ 33.7 kWh) เมื่อเทียบกับโพรเพน (ประมาณ 27 kWh) ทำให้เครื่องเบนซินให้กำลังไฟมากกว่าในปริมาณเชื้อเพลิงเท่ากัน แต่โพรเพนกลับมีข้อได้เปรียบด้านความสะอาดและการเก็บรักษา—ไม่เสื่อมสภาพง่าย, ไม่เกิดคราบคาร์บอนในเครื่อง และปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บระยะยาว แม้ราคาต่อแกลลอนของโพรเพนจะต่ำกว่าเบนซิน (โพรเพน ~$2–3, เบนซิน ~$3.5–4) แต่เนื่องจากพลังงานต่ำกว่า จึงต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากัน ทำให้ต้นทุนจริงใกล้เคียงกันในหลายกรณี ในด้านการบำรุงรักษา เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อยกว่า เพราะเชื้อเพลิงมีสิ่งสกปรกมากกว่า ขณะที่โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่าและไม่ทำให้เครื่องสึกหรอเร็ว ✅ ความแตกต่างด้านพลังงานและต้นทุน ➡️ เบนซินมีพลังงานต่อแกลลอนสูงกว่า (~33.7 kWh) ➡️ โพรเพนมีพลังงานต่ำกว่า (~27 kWh) แต่ราคาต่อแกลลอนถูกกว่า ➡️ ต้องใช้โพรเพนมากขึ้นเพื่อให้ได้กำลังไฟเท่ากับเบนซิน ✅ ด้านการบำรุงรักษาและความสะอาด ➡️ เครื่องเบนซินต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องและทำความสะอาดบ่อย ➡️ โพรเพนเผาไหม้สะอาดกว่า ไม่เกิดคราบคาร์บอน ➡️ โพรเพนไม่เสื่อมสภาพเมื่อเก็บไว้นาน ต่างจากเบนซินที่มี shelf life ~3–6 เดือน ✅ ด้านความปลอดภัยและการจัดเก็บ ➡️ เบนซินติดไฟง่าย ต้องเก็บในภาชนะเฉพาะและห่างจากแหล่งความร้อน ➡️ โพรเพนเก็บในถังแรงดัน มี shelf life ยาวและปลอดภัยกว่าในการจัดเก็บ ➡️ โพรเพนไม่เกิดการรั่วไหลง่ายเหมือนของเหลว ✅ การใช้งานในสถานการณ์ฉุกเฉิน ➡️ โพรเพนเหมาะกับการใช้งานระยะยาว เช่นในบ้านพักตากอากาศหรือระบบ off-grid ➡️ เบนซินเหมาะกับการใช้งานชั่วคราวหรือในพื้นที่ที่มีการเติมเชื้อเพลิงสะดวก ➡️ การเลือกขึ้นอยู่กับความถี่ในการใช้งานและความพร้อมด้านโลจิสติกส์ https://www.trendlynews.in/2025/09/gasoline-vs-propane-generators-which-is.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Wall Street: เมื่อหุ้นควอนตัมแยกเป็นสองขั้ว—บางตัวร่วงหนัก บางตัวกลับฟื้นตัวสวนตลาด ในวันที่ตลาดหุ้นสหรัฐฯ ถูกกดดันจากความไม่แน่นอนด้านภาษีและอัตราผลตอบแทนพันธบัตรที่พุ่งสูง นักลงทุนพากันหนีจากสินทรัพย์เสี่ยงไปหาหุ้นปลอดภัยอย่าง Unilever, P&G และ J&J ที่กลับมาเขียวสวนกระแส แต่หุ้นควอนตัมกลับถูกเทขายอย่างหนัก โดยเฉพาะบริษัทที่เน้น “ฮาร์ดแวร์” เป็นหลัก Quantum Computing Inc. และ Rigetti Computing สูญเสียมูลค่าหุ้นไปเกือบ 6% ในวันเดียว ขณะที่ IonQ และ D-Wave Quantum ซึ่งมี exposure ด้าน “ซอฟต์แวร์” มากกว่า กลับฟื้นตัวในช่วงท้ายวัน โดย D-Wave ปิดลดลงเพียง 0.15% และ IonQ ลดลง 0.35% นักวิเคราะห์มองว่า ความแตกต่างนี้สะท้อนถึง “ความยืดหยุ่นของโมเดลธุรกิจ” ในภาวะเศรษฐกิจถดถอย—ซอฟต์แวร์ที่มี margin สูงและสามารถ deploy ผ่าน cloud ได้ง่าย ย่อมมีโอกาสรอดมากกว่าฮาร์ดแวร์ที่ต้องใช้เงินลงทุนสูงและมี cycle การพัฒนาแบบยาว แม้จะมีแรงเทขายในระยะสั้น แต่ ETF อย่าง QTUM ที่รวมหุ้นควอนตัมหลายตัวไว้ ก็ยังบวกอยู่ 13.9% ตั้งแต่ต้นปี แสดงว่าความเชื่อมั่นในระยะยาวยังไม่หายไป เพียงแต่ต้องเลือก “จังหวะและตัวเล่น” ให้ถูก ✅ ภาพรวมตลาดหุ้นควอนตัมในเดือนกันยายน 2025 ➡️ Quantum Computing Inc. และ Rigetti ร่วง ~6% จากแรงเทขายในกลุ่มฮาร์ดแวร์ ➡️ IonQ และ D-Wave ปรับตัวลงเล็กน้อย แต่ฟื้นตัวในช่วงท้ายวัน ➡️ นักลงทุนเทไปหาหุ้นปลอดภัย เช่น J&J, P&G, Unilever ✅ ความแตกต่างระหว่างบริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ➡️ IonQ และ D-Wave มีโมเดลที่เน้นซอฟต์แวร์และ cloud deployment ➡️ Quantum Computing Inc. และ Rigetti ยังเน้นการพัฒนาอุปกรณ์ควอนตัมโดยตรง ➡️ ซอฟต์แวร์มี margin สูงกว่าและปรับตัวได้ง่ายในภาวะงบประมาณจำกัด ✅ ความเคลื่อนไหวของ ETF และแนวโน้มระยะยาว ➡️ QTUM ETF ยังบวก 13.9% ตั้งแต่ต้นปี แม้จะลดลง 1.4% ในวันเดียว ➡️ นักลงทุนยังเชื่อในศักยภาพระยะยาวของควอนตัม แต่ต้องระวัง volatility ➡️ การเลือกหุ้นควอนตัมต้องดูทั้งเทคโนโลยีและโมเดลธุรกิจ https://wccftech.com/quantum-computing-stocks-split-in-two-as-they-battle-tough-risk-off-market-conditions-some-lose-5-while-others-in-the-green/

🎙️ เรื่องเล่าจากสมองถึงซิลิคอน: เมื่อจีนเปิดศึก BCI ด้วยแผน 17 ข้อจาก 7 กระทรวง ในเดือนสิงหาคม 2025 รัฐบาลจีนได้เผยแพร่เอกสารนโยบายขนาดใหญ่ชื่อ “Implementation Plan for Promoting Innovation and Development of the Brain-Computer Interface (BCI) Industry” ซึ่งเป็นแผนยุทธศาสตร์ระดับชาติที่มีเป้าหมายชัดเจน: สร้างอุตสาหกรรม BCI ที่แข่งขันได้ในระดับโลกภายใน 5 ปี และผลักดันให้เทคโนโลยีนี้เข้าสู่การใช้งานจริงภายในปี 2027 แผนนี้ไม่ใช่แค่การวิจัย แต่เป็นการบูรณาการระหว่าง 7 กระทรวงที่รวมการวางแผนอุตสาหกรรม, การกำกับดูแลทางการแพทย์, และการควบคุมการวิจัยไว้ใน playbook เดียว เพื่อเร่งการอนุมัติและลดเวลาจากห้องแล็บสู่ตลาดให้เหลือเพียงไม่กี่ปี—ต่างจากสหรัฐฯ ที่ต้องผ่านด่าน FDA หลายชั้น ในแผนมี 17 ข้อที่ครอบคลุมตั้งแต่การพัฒนา chip ฝังสมองที่ใช้พลังงานต่ำ, การออกแบบอิเล็กโทรดที่ลดการเกิดแผล, การสร้างอัลกอริธึมถอดรหัสความคิดแบบ real-time ไปจนถึงการผลิตอุปกรณ์แบบ non-invasive สำหรับตลาดผู้บริโภค เช่น อุปกรณ์ตรวจความตื่นตัวของคนขับรถ หรือหมวกนิรภัยที่ตรวจจับอันตรายในเหมือง ที่สำคัญคือ จีนได้เริ่มทดลองจริงแล้ว—ผู้ป่วยที่ได้รับการฝังอิเล็กโทรดสามารถเล่นหมากรุกและใช้งานแอปมือถือด้วยความคิดล้วน ๆ โดยใช้อิเล็กโทรด 128 ช่องที่ออกแบบให้เสถียรและลดการอักเสบในระยะยาว ✅ แผนยุทธศาสตร์ BCI ของจีน ➡️ มีชื่อว่า “Implementation Plan for Promoting Innovation and Development of the BCI Industry” ➡️ ร่วมกันจัดทำโดย 7 กระทรวงของรัฐบาลจีน ➡️ ตั้งเป้าให้มีการใช้งานจริงในคลินิกภายในปี 2027 และมีบริษัทชั้นนำภายในปี 2030 ✅ รายละเอียดของแผน 17 ข้อ ➡️ พัฒนา chip ฝังสมองที่ใช้พลังงานต่ำ ➡️ ออกแบบอิเล็กโทรดที่ลดการเกิดแผลและอยู่ในสมองได้นาน ➡️ สร้างอัลกอริธึมถอดรหัสความคิดแบบ real-time ➡️ ขยายสายการผลิตอุปกรณ์ non-invasive สำหรับผู้บริโภค ✅ ความคืบหน้าทางเทคนิค ➡️ ทีมวิจัยจีนพัฒนาอิเล็กโทรด 128 ช่องที่เสถียรและลดการอักเสบ ➡️ ผู้ป่วยสามารถเล่นหมากรุกและใช้งานแอปมือถือด้วยความคิด ➡️ มีการทดลองในสัตว์, ลิง, และมนุษย์แล้ว ✅ การขยายสู่ตลาดผู้บริโภค ➡️ สนับสนุนอุปกรณ์ non-invasive เช่น หมวกนิรภัยอัจฉริยะและเซนเซอร์ตรวจความตื่นตัว ➡️ วางตำแหน่ง BCI เป็นทั้งเทคโนโลยีการแพทย์และแพลตฟอร์มอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค ➡️ คาดว่าจะมีผู้ป่วย 1–2 ล้านคนที่ได้รับประโยชน์จาก BCI ภายในไม่กี่ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-bci-blueprint

🎙️ เรื่องเล่าจากนิวเม็กซิโก: จากจุดเริ่มต้นของระเบิดปรมาณู สู่ศูนย์กลางของควอนตัมแห่งอนาคต ย้อนกลับไปในปี 1945 นิวเม็กซิโกคือสถานที่ที่โลกได้เห็นการทดสอบระเบิดปรมาณูครั้งแรก แต่ในปี 2025 รัฐนี้กำลังเขียนประวัติศาสตร์ใหม่ ด้วยการลงทุนกว่า 315 ล้านดอลลาร์เพื่อผลักดันเทคโนโลยีควอนตัมให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ประกาศแผนการลงทุนครั้งใหญ่ที่รวมถึงการสร้างเครือข่ายควอนตัม, สนับสนุนบริษัทเอกชน, และตั้ง venture studio เพื่อเร่งการพัฒนาและการค้าเทคโนโลยีควอนตัม โดยมี Roadrunner Venture Studios เป็นหัวหอกในการจับคู่ระหว่างนักวิทยาศาสตร์และผู้ประกอบการ เงินทุนนี้มาจากหลายแหล่ง: 185 ล้านจากกองทุนความมั่งคั่งของรัฐ, 60 ล้านจาก DARPA และอีก 60 ล้านจากรัฐเพื่อสนับสนุนโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์ โดยมีเป้าหมายชัดเจน—ทำให้นิวเม็กซิโกกลายเป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมรุ่นใหม่ โครงการนี้จะสร้าง quantum campus ใน Albuquerque ที่มีทั้ง quantum testbed, dilution refrigerators, rapid prototyping center และ multi-node quantum network ซึ่งจะเชื่อมโยงห้องแล็บและธุรกิจเข้าด้วยกัน ✅ การลงทุนของรัฐนิวเม็กซิโกในควอนตัม ➡️ รวมมูลค่า 315 ล้านดอลลาร์จากรัฐ, DARPA และกองทุนเอกชน ➡️ 185 ล้านจาก sovereign wealth fund เพื่อสนับสนุน VC ที่ลงทุนในบริษัทควอนตัม ➡️ 60 ล้านจาก DARPA และรัฐเพื่อคัดกรองโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์ ➡️ 25 ล้านสำหรับการจับคู่นักวิทยาศาสตร์กับผู้ประกอบการ ✅ โครงสร้างพื้นฐานที่กำลังสร้าง ➡️ quantum campus ใน Albuquerque Innovation District ➡️ มี quantum testbed, dilution refrigerators, packaging facility และ rapid prototyping center ➡️ เชื่อมโยงผ่าน multi-node quantum network เพื่อรองรับการทดลองและการค้า ✅ บทบาทของ Roadrunner Venture Studios ➡️ นำทีมสร้าง venture studio สำหรับควอนตัมโดยเฉพาะ ➡️ เปิดโปรแกรม “Founder-in-Residence” เพื่อดึงผู้ประกอบการระดับประเทศ ➡️ ร่วมมือกับ Sandia, Los Alamos, QuEra, Qunnect, Resonance และมหาวิทยาลัยนิวเม็กซิโก ➡️ ตั้งเป้าให้ Albuquerque เป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมระดับโลก ✅ เป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ทำให้นิวเม็กซิโกเป็นศูนย์กลางของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมในสหรัฐฯ ➡️ สนับสนุนการเปลี่ยนจาก “ผู้นำด้านวิทยาศาสตร์” สู่ “ผู้นำด้านการใช้งานจริง” ➡️ สร้างงานที่มีรายได้สูงและโอกาสทางเศรษฐกิจระยะยาว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/new-mexico-to-invest-315-million-in-quantum-computing-drive

อาเซียนฮีลใจ สั่งแกร็บเลี้ยงไรเดอร์อินโดฯ แม้การชุมนุมในอินโดนีเซียจะนำมาซึ่งความสูญเสีย แต่ก็เกิดธารน้ำใจหลั่งไหลสู่ไรเดอร์ ที่ชาวอินโดนีเซียเรียกว่าโอโจล (Ojol) ในภาวะที่ยากลำบาก พร้อมกับช่วยเหลือร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซีย ที่ยอดขายหายไปจากสภาวะเศรษฐกิจ และผลจากการบริหารประเทศของประธานาธิบดีปราโบโว ซูเบียนโต เมื่อผู้ใช้แพลตฟอร์มสั่งอาหารออนไลน์ แกร็บ (Grab) และโกเจ็ก (Gojek) ในประเทศสิงคโปร์ มาเลเซีย และประเทศอื่นๆ สั่งอาหารจากร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซียเพื่อเลี้ยงไรเดอร์ ที่ผ่านมาพบว่ามีผู้ใช้งานแกร็บและโกเจ็กในหลายประเทศ เช่น มาเลเซีย สิงคโปร์ ต่างช่วยเหลือไรเดอร์ และร้านอาหารในอินโดนีเซีย รวมทั้งบางคนซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคให้ไรเดอร์ผ่านบริการ Grabmart ของแกร็บ หรือ GoMart ของโกเจ็ก โดยไรเดอร์ที่ได้รับอาหารต่างขอบคุณและอวยพรกลับมา ทั้งส่งข้อความส่วนตัวในแพลตฟอร์ม หรือโพสต์คลิปลงในแพลตฟอร์มโซเชียลฯ เช่น เอ็กซ์ ติ๊กต็อก เธรด อินสตาแกรม ฯลฯ เพื่อเป็นหลักฐานว่าได้รับอาหารแล้ว และขอบคุณในน้ำใจที่มีให้ แสดงให้เห็นว่าน้ำใจเกิดขึ้นได้โดยไม่มีพรมแดน และกระชับความสัมพันธ์ในฐานะเพื่อนร่วมชาติสมาชิกประชาคมอาเซียน ผู้ใช้งานแกร็บในประเทศมาเลเซีย สิงคโปร์ ฟิลิปปินส์ ไทย เมียนมา และกัมพูชา สามารถเลือกประเทศอินโดนีเซีย เพื่อสั่งอาหารช่วยเหลือไรเดอร์ข้ามประเทศได้ โดยชำระผ่านบัตรเครดิต ระบุข้อความถึงร้านอาหาร และข้อความถึงคนขับ เป็นภาษาอินโดนีเซียว่า "Pak/Bu, makanannya untuk abang/kakak driver & teman-teman" (คุณครับ อาหารนี้สำหรับคนขับและเพื่อนๆ ครับ) เพื่อให้ทราบว่าอาหารดังกล่าวสำหรับคนขับไรเดอร์และเพื่อนๆ อีกด้านหนึ่ง เมื่อวันที่ 1 ก.ย. นายแอนโทนี ตัน (Anthony Tan) ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งแกร็บ เดินทางจากสิงคโปร์มายังเมืองมากัสซาร์ จังหวัดซูลาเวซีใต้ เพื่อเยี่ยมครอบครัวของนายรุสดัมเดียนสยาห์ (Rusdamdiansyah) หรือ ดันดี (Dandi) ชายวัย 26 ปี ไรเดอร์แกร็บซึ่งเสียชีวิตเมื่อวันที่ 29 ส.ค. โดยจะให้การช่วยเหลือทางการเงินและอื่นๆ ในระยะยาว พร้อมกันนี้ยังได้เปิดสายด่วนฉุกเฉินเกอร์เซป (GERCEP หรือ Grab Respon Cepat) และโครงการตรักเตียร์ ไดร์ฟเวอร์ (Traktir Driver) ให้ผู้ใช้งานสามารถซื้ออาหารให้กับไรเดอร์โดยตรงได้อีกด้วย สำหรับผู้เสียชีวิตจากการชุมนุมอย่างน้อย 6 คน นอกจากนายรุสดัมเดียนสยาห์แล้ว ยังมีนายอัฟฟาน คูรเนียวัน (Affan Kurniawan) วัย 21 ปี ผู้ขับขี่แพลตฟอร์มโกเจ็ก ถูกรถหุ้มเกราะควบคุมฝูงชน (Brimob) พุ่งชนเสียชีวิตเมื่อค่ำวันที่ 28 ส.ค.ที่ที่กรุงจาการ์ตา #Newskit

ลุงเองก็ไม่เข้าใจว่าเขาคิดอะไรกันอยู่ !! 🎙️ เรื่องเล่าจาก Synology: จาก NAS ที่เคยรัก สู่ระบบที่บังคับให้รักแบบมีเงื่อนไข ผู้ใช้ Synology หลายคน รวมถึงนักเขียนจาก LowEndBox ที่เคยหลงรักความเงียบ ประหยัดพลังงาน และความเสถียรของ NAS รุ่น DS920, DS418 และ DS1522 กำลังรู้สึกผิดหวังอย่างหนัก เพราะ Synology ได้เปลี่ยนนโยบายหลายอย่างที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า “ถูกบังคับ” มากกว่าการได้รับอิสระ เริ่มจากข้อจำกัดด้าน Samba ที่หลายคนคิดว่าเป็นแค่การตั้งค่าใน smb.conf แต่จริง ๆ แล้ว Synology ใช้ wrapper พิเศษที่จำกัดจำนวนการเชื่อมต่อแบบ concurrent โดยไม่เปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งได้เอง ที่หนักกว่านั้นคือการเปลี่ยนนโยบายด้านฮาร์ดดิสก์: Synology ประกาศว่า NAS รุ่นใหม่ในปี 2025 จะ “ไม่ยอมรับ” ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่ใช่ของ Synology หรือไม่ได้รับการรับรอง แม้จะเป็น WD Black ที่มีคุณภาพสูงและรับประกัน 5 ปี ก็อาจถูกปฏิเสธไม่ให้ใช้งานเลย นโยบายนี้เริ่มจากรุ่น enterprise และ rack-mounted แต่ตอนนี้ขยายมาถึงรุ่น Plus ที่เป็นที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็ก ทำให้หลายคนเริ่มหันไปมองทางเลือกอื่น เช่น TrueNAS, Unraid, Buffalo หรือแม้แต่ Raspberry Pi ที่ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า ✅ การจำกัดการเชื่อมต่อ Samba ➡️ Synology ใช้ wrapper พิเศษรอบ daemon เพื่อจำกัด concurrent connections ➡️ ไม่สามารถปรับแต่งจำนวน connection ได้จาก smb.conf โดยตรง ✅ นโยบายฮาร์ดดิสก์แบบผูกขาด ➡️ NAS รุ่นใหม่ในปี 2025 จะรองรับเฉพาะฮาร์ดดิสก์ของ Synology หรือที่ได้รับการรับรอง ➡️ ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่ผ่านการรับรองจะไม่สามารถสร้าง storage pool ได้ ➡️ ฟีเจอร์บางอย่างจะถูกปิด เช่น deduplication, lifespan analysis, และ firmware update อัตโนมัติ ➡️ รุ่น Plus ที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ DS925+, DS1825+ และรุ่นใหม่อื่น ๆ ➡️ รุ่นก่อนปี 2025 เช่น DS1522+ ยังไม่ถูกบังคับใช้ ✅ เหตุผลที่ Synology ให้ไว้ ➡️ เพื่อความเสถียรและประสิทธิภาพในการใช้งานระยะยาว ➡️ ลดปัญหาการสนับสนุนจากการใช้ฮาร์ดดิสก์ที่ไม่เข้ากัน ➡️ เพิ่มความปลอดภัยและลดต้นทุนการดูแลระบบ ✅ ทางเลือกอื่นที่ผู้ใช้กำลังพิจารณา ➡️ TrueNAS และ Unraid ที่ให้ความยืดหยุ่นในการเลือกฮาร์ดแวร์ ➡️ UGREEN DXP 6800 Pro ที่รองรับ Unraid/Proxmox และมีสเปกแรงในราคาคุ้มค่า ➡️ Raspberry Pi + USB HDD สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการระบบเล็ก ประหยัดพลังงาน https://lowendbox.com/blog/they-used-to-be-good-but-now-theyve-turned-to-evil-the-synology-end-game/

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามโค้ด: Rust กับพลังที่ซ่อนอยู่ของความมั่นใจ Bernard Kolobara ผู้พัฒนาเบื้องหลัง Lubeno ได้แชร์ประสบการณ์ตรงว่า Rust ไม่ได้แค่ปลอดภัย แต่ยังช่วยให้เขาทำงานได้เร็วขึ้นในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อโค้ดเบสเติบโตจนไม่สามารถจำทุกส่วนได้หมด การ refactor โค้ดในภาษาทั่วไปมักทำให้เกิดความลังเล แต่ Rust กลับให้ความมั่นใจว่า “ถ้ามันคอมไพล์ผ่าน ก็ปลอดภัยแล้ว” เขาเล่าถึงเหตุการณ์ที่เจอ bug จากการใช้ mutex ร่วมกับ async await ซึ่งดูเหมือนจะไม่เกี่ยวกันเลย แต่ Rust กลับตรวจจับได้ว่า mutex guard ถูกถือข้าม await point ซึ่งอาจทำให้เกิด undefined behavior เพราะ scheduler อาจย้าย thread ไปปลดล็อก mutex บน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม ซึ่ง Rust ไม่ยอมให้เกิดขึ้นเด็ดขาด ในขณะที่ TypeScript กลับปล่อยให้ bug แบบ race condition หลุดไปถึง production โดยไม่เตือนอะไรเลย เช่น การ redirect ด้วย window.location.href ที่ไม่ได้หยุดการทำงานทันที ทำให้คำสั่ง redirect ถัดไปเขียนทับคำสั่งแรกโดยไม่รู้ตัว ✅ Rust เพิ่ม productivity ผ่านความมั่นใจ ➡️ เมื่อโค้ดเบสใหญ่ขึ้น Rust ช่วยให้กล้า refactor โดยไม่กลัวผลกระทบ ➡️ ความปลอดภัยของ type system และ borrow checker ทำให้มั่นใจว่าโค้ดไม่พัง ➡️ Productivity เพิ่มขึ้นแม้โค้ดจะซับซ้อนขึ้น ✅ ปัญหา mutex guard กับ async await ➡️ Rust ไม่อนุญาตให้ถือ mutex guard ข้าม await point ➡️ Scheduler อาจย้าย thread ทำให้ unlock เกิดบน thread ที่ไม่ใช่ตัวเดิม ➡️ การแก้ไขคือปลดล็อกก่อน await เพื่อหลีกเลี่ยง undefined behavior ✅ ความสามารถของ Rust compiler ➡️ ตรวจจับ bug ที่เกิดจากการจัดการ thread และ lifetime ได้แม่นยำ ➡️ บังคับให้เขียนโค้ดที่ปลอดภัยแม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน ➡️ ระบบ type และ lifetime ทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบ ✅ ตัวอย่าง bug ใน TypeScript ➡️ การใช้ window.location.href ไม่หยุดการทำงานทันที ➡️ เกิด race condition ที่ redirect ถูกเขียนทับ ➡️ การแก้ไขคือใช้ return เพื่อหยุดการทำงานหลัง redirect ✅ มุมมองเรื่องการทดสอบ ➡️ Rust ลดความจำเป็นในการเขียน test เพื่อป้องกัน regression ➡️ Compiler ทำหน้าที่เป็น safety net ที่แข็งแกร่ง ➡️ แต่ในบางกรณีที่ type system ไม่ครอบคลุม การเขียน test ก็ยังจำเป็น https://lubeno.dev/blog/rusts-productivity-curve

⚛️ Google กับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ — เมื่อพลังงานสะอาดกลายเป็นหัวใจของคลาวด์และ AI ในยุคที่ศูนย์ข้อมูลกลายเป็นเส้นเลือดหลักของโลกดิจิทัล และ AI ต้องการพลังงานมหาศาล Google กำลังเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนในพลังงานนิวเคลียร์ โดยร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA เพื่อสร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็ก Hermes 2 ที่เมือง Oak Ridge รัฐเทนเนสซี โรงไฟฟ้า Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้ารุ่น Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยีหล่อเย็นด้วยเกลือฟลูออไรด์ (fluoride salt-cooled reactor) ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง ต่างจากพลังงานแสงอาทิตย์และลมที่ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ โรงไฟฟ้านี้จะผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์ เริ่มดำเนินการในปี 2030 และส่งพลังงานเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่รัฐเทนเนสซีและแอละแบมา โดยเป็นส่วนหนึ่งของแผนระยะยาวที่จะเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์ถึง 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035 สิ่งที่น่าสนใจคือรูปแบบความร่วมมือครั้งนี้เป็น Power Purchase Agreement (PPA) แบบใหม่ ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุนและการพัฒนาเทคโนโลยี ส่วน TVA รับผิดชอบด้านการซื้อไฟฟ้าและส่งต่อพลังงานสะอาดให้กับ Google นอกจากเรื่องพลังงานแล้ว โครงการนี้ยังมีเป้าหมายในการฟื้นฟูเศรษฐกิจของ Oak Ridge ซึ่งเคยเป็นศูนย์กลางของการวิจัยนิวเคลียร์ในอดีต โดยมีแผนฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัยเทนเนสซีเพื่อเตรียมบุคลากรสำหรับงานด้านเทคนิคในโรงไฟฟ้า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Google ร่วมมือกับ Kairos Power และ TVA สร้างโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ Hermes 2 ที่ Oak Ridge, Tennessee ➡️ Hermes 2 เป็นโรงไฟฟ้า Generation IV ที่ใช้เทคโนโลยี fluoride salt-cooled reactor ➡️ เริ่มดำเนินการในปี 2030 และผลิตไฟฟ้าได้ 50 เมกะวัตต์ ➡️ พลังงานจะถูกส่งเข้าสู่ระบบของ TVA เพื่อใช้ในศูนย์ข้อมูลของ Google ที่ Tennessee และ Alabama ➡️ ความร่วมมือเป็นรูปแบบ Power Purchase Agreement ที่ Google รับความเสี่ยงด้านต้นทุน ➡️ โครงการนี้เป็นการซื้อไฟฟ้าจากโรงไฟฟ้า Gen IV ครั้งแรกของสหรัฐฯ ➡️ Google มีแผนเพิ่มกำลังผลิตนิวเคลียร์เป็น 500 เมกะวัตต์ภายในปี 2035 ➡️ Oak Ridge จะกลายเป็นศูนย์กลางนิวเคลียร์อีกครั้ง พร้อมโครงการฝึกอบรมแรงงานร่วมกับมหาวิทยาลัย ➡️ Hermes 2 จะช่วยลดการปล่อยคาร์บอนและเพิ่มความมั่นคงด้านพลังงานให้กับระบบคลาวด์ ➡️ โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลรัฐเทนเนสซีและหน่วยงานด้านพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Kairos Power เป็นบริษัทสตาร์ทอัพจากแคลิฟอร์เนียที่พัฒนาเทคโนโลยี KP-FHR มาตั้งแต่ปี 2016 ➡️ Hermes 2 ใช้เชื้อเพลิงแบบ TRISO pebble bed ซึ่งมีความปลอดภัยสูงและทนความร้อนได้ดี ➡️ โรงไฟฟ้าแบบ SMR (Small Modular Reactor) มีขนาดเล็กและสามารถสร้างได้เร็วกว่าโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบดั้งเดิม ➡️ ศูนย์ข้อมูลอาจใช้ไฟฟ้าสูงถึง 9% ของการผลิตไฟฟ้าทั้งประเทศภายในปี 2030 ➡️ การใช้พลังงานนิวเคลียร์ช่วยให้ Google สามารถจัดการโหลดพลังงานของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ https://www.techradar.com/pro/google-is-building-a-small-nuclear-reactor-in-tennessee-to-power-its-data-centers

📡 Dragonwing Q-6690 — โปรเซสเซอร์ที่ไม่ใช่แค่ฉลาด แต่ “รู้ตำแหน่ง” และ “รู้ตัวตน” ของสิ่งรอบตัว ลองจินตนาการว่าอุปกรณ์พกพาในร้านค้าหรือคลังสินค้าสามารถสแกนสินค้าทั้งชั้นโดยไม่ต้องเห็น หรือสามารถตรวจสอบตัวตนของผู้ใช้โดยไม่ต้องแตะ — นั่นคือสิ่งที่ Qualcomm Dragonwing Q-6690 กำลังทำให้เป็นจริง นี่คือโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลกที่ฝัง RFID แบบ UHF (RAIN) ไว้ในตัวโดยตรง ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์ไม่ต้องติดตั้งโมดูล RFID แยกอีกต่อไป ทำให้ขนาดเล็กลง น้ำหนักเบาขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น นอกจาก RFID แล้ว Q-6690 ยังมาพร้อมกับการเชื่อมต่อระดับสูงสุดในปัจจุบัน ได้แก่ 5G แบบ Dual-SIM Dual-Active, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ Ultra-Wideband (UWB) ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์สามารถเชื่อมต่อได้เร็วและแม่นยำในระดับเซนติเมตร ที่น่าสนใจคือ Qualcomm ยังออกแบบให้ Q-6690 รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ เช่น เพิ่มพลัง AI, รองรับกล้องใหม่ หรือเพิ่มพอร์ตเชื่อมต่อ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ อุตสาหกรรมที่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ ได้แก่ ค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และแม้แต่การแพทย์ โดยสามารถนำไปใช้ในระบบตรวจสอบสินค้าแบบเรียลไทม์, การชำระเงินแบบไร้สัมผัส, การติดตามทรัพย์สิน และการควบคุมการเข้าออกพื้นที่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Qualcomm เปิดตัว Dragonwing Q-6690 ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์พกพาระดับองค์กรตัวแรกที่ฝัง RFID แบบ UHF ในตัว ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 5G DSDA, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 และ UWB ➡️ ออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์หลากหลาย เช่น handheld, POS, kiosk และ smart terminal ➡️ RFID แบบฝังในตัวช่วยลดขนาดอุปกรณ์และต้นทุนการผลิต ➡️ รองรับการอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์แบบ over-the-air โดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Kryo CPU แบบ octa-core ความเร็วสูงสุด 2.9 GHz ➡️ มี AI engine ที่รองรับการประมวลผลสูงสุด 6 TOPS ➡️ รองรับการใช้งานในอุตสาหกรรมค้าปลีก โลจิสติกส์ การผลิต และการแพทย์ ➡️ มีอายุผลิตภัณฑ์ยาวถึงปี 2034 เหมาะกับการใช้งานระยะยาวในองค์กร ➡️ ได้รับการสนับสนุนจากแบรนด์ใหญ่ เช่น Decathlon, EssilorLuxottica และ RAIN Alliance ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RFID แบบ UHF (RAIN) สามารถอ่านแท็กได้หลายรายการพร้อมกัน แม้ไม่อยู่ในสายตา ➡️ Wi-Fi 7 รองรับ Multi-Link Operation และแบนด์วิดท์สูงถึง 320 MHz ➡️ Bluetooth 6.0 ยังไม่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่าจะมี latency ต่ำและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ UWB ช่วยให้การระบุตำแหน่งแม่นยำในระดับเซนติเมตร เหมาะกับการติดตามทรัพย์สิน ➡️ การอัปเกรดฟีเจอร์ผ่านซอฟต์แวร์ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้าน certification และ time-to-market https://www.techpowerup.com/340340/qualcomm-launches-worlds-first-enterprise-mobile-processor-with-fully-integrated-rfid-capabilities

🎙️ Intel กับดีลพลิกเกม — เงินจากรัฐบาลสหรัฐฯ กับความหวังครั้งใหม่ ในเดือนสิงหาคม 2025 Intel ได้รับเงินสนับสนุนจากรัฐบาลสหรัฐฯ มูลค่า 8.9 พันล้านดอลลาร์ ผ่านโครงการ CHIPS Act และ Secure Enclave ซึ่งถูกเปลี่ยนรูปแบบจาก “เงินช่วยเหลือ” เป็น “การถือหุ้น” โดยรัฐบาลจะได้หุ้นใหม่ของ Intel จำนวน 433.3 ล้านหุ้น ในราคาหุ้นละ $20.47 คิดเป็นสัดส่วน 9.9% ของบริษัท แม้จะไม่มีสิทธิ์บริหารหรือมีตัวแทนในบอร์ด แต่รัฐบาลยังได้สิทธิ์ซื้อหุ้นเพิ่มอีก 5% หาก Intel ขายธุรกิจ foundry เกิน 49% ภายใน 5 ปีข้างหน้า ซึ่งเป็นการป้องกันไม่ให้ Intel แยกธุรกิจสำคัญออกไปโดยง่าย Kevin Hassett ที่ปรึกษาเศรษฐกิจของทำเนียบขาวเชื่อว่าเงินก้อนนี้จะช่วยให้ Intel “กลับมาตั้งหลักได้” และอาจเป็นต้นแบบของการสร้าง sovereign wealth fund ของสหรัฐฯ เพื่อถือหุ้นในบริษัทเทคโนโลยีอื่นในอนาคต เช่น AMD หรือ TSMC แต่ Morgan Stanley กลับมองต่าง โดยชี้ว่า Intel ยังไม่มี “ทางลัด” สู่การฟื้นตัว และควรเริ่มจากการปรับปรุงแผนพัฒนาไมโครโปรเซสเซอร์ก่อน เพราะหากไม่สามารถรักษาส่วนแบ่งตลาดได้ ก็ยากที่จะลงทุนในเทคโนโลยีขั้นสูงอย่าง 14A node ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ที่น่ากังวลคือธุรกิจ foundry ของ Intel ขาดทุนกว่า 10 พันล้านดอลลาร์ต่อปี และมีหนี้สุทธิเกิน 20 พันล้านดอลลาร์ ทำให้การฟื้นตัวเต็มรูปแบบยังไม่แน่นอน แม้จะมีการพิจารณาเปลี่ยนโมเดลธุรกิจจาก IDM 2.0 ไปเป็น “fab lite” หรือกลับไปใช้ IDM 1.0 ก็ตาม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ เปลี่ยนเงินช่วยเหลือ $8.9 พันล้าน เป็นการถือหุ้น 9.9% ใน Intel ➡️ หุ้นที่ซื้อมีราคาต่ำกว่าตลาด และไม่มีสิทธิ์บริหารหรือมีตัวแทนในบอร์ด ➡️ มีสิทธิ์ซื้อหุ้นเพิ่มอีก 5% หาก Intel ขายธุรกิจ foundry เกิน 49% ภายใน 5 ปี ➡️ Kevin Hassett มองดีลนี้เป็นจุดเริ่มต้นของ sovereign wealth fund ของสหรัฐฯ ➡️ ประธานาธิบดี Trump สนับสนุนดีลนี้ และเตรียมทำข้อตกลงลักษณะเดียวกันกับบริษัทอื่น ➡️ Morgan Stanley ชี้ว่า Intel ต้องเริ่มจากการปรับปรุง roadmap ของไมโครโปรเซสเซอร์ ➡️ ธุรกิจ foundry ของ Intel ขาดทุนกว่า $10 พันล้าน และมีหนี้สุทธิเกิน $20 พันล้าน ➡️ Intel พิจารณาเปลี่ยนโมเดลธุรกิจระหว่าง IDM 2.0, IDM 1.0 และ fab lite ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ CHIPS Act เป็นกฎหมายที่ออกในยุค Biden เพื่อส่งเสริมการผลิตชิปในสหรัฐฯ ➡️ Secure Enclave เป็นโครงการที่เน้นการพัฒนาชิปที่ปลอดภัยสำหรับการใช้งานทางทหารและความมั่นคง ➡️ Sovereign wealth fund เป็นกองทุนที่รัฐบาลใช้ลงทุนในสินทรัพย์ต่างๆ เพื่อสร้างรายได้ระยะยาว เช่น กองทุนของนอร์เวย์ ➡️ การถือหุ้นในบริษัทเทคโนโลยีอาจเป็นกลยุทธ์ใหม่ของรัฐบาลสหรัฐฯ ในการสร้างอำนาจทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยี https://wccftech.com/hassett-thinks-intel-will-get-its-act-together-with-cash-inflow-but-morgan-stanley-contends-theres-no-quick-fix/

🎙️ API ที่ดีไม่ควรฉลาดเกินไป — แค่ “น่าเบื่อ” ก็พอ ลองจินตนาการว่า API คือเครื่องมือช่างในกล่อง — คุณไม่อยากให้ไขควงมีฟีเจอร์ลับซ่อนอยู่ คุณแค่อยากให้มันหมุนได้ดีและไม่พังเมื่อใช้งาน Sean Goedecke เล่าไว้อย่างน่าสนใจว่า API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพราะมันควรใช้งานได้โดยไม่ต้องคิดมาก ไม่ต้องอ่านเอกสารยาวเหยียด และไม่ต้องกลัวว่าพรุ่งนี้จะเปลี่ยนโครงสร้างจนโค้ดพัง แต่การออกแบบ API ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะมันต้องสมดุลระหว่าง “ความคุ้นเคย” กับ “ความยืดหยุ่น” และที่สำคัญที่สุดคือ “อย่าทำให้ผู้ใช้ต้องแก้โค้ดเพราะคุณเปลี่ยนใจ” เขายกตัวอย่างว่าแม้แต่การเปลี่ยนชื่อ field หรือย้ายตำแหน่งใน JSON ก็อาจทำให้ระบบ downstream พังทั้งแถบ เพราะฉะนั้นหลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE” ถ้าจำเป็นต้องเปลี่ยนจริงๆ ก็ต้องใช้ versioning — เช่น /v1/ กับ /v2/ — เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าจะอยู่กับเวอร์ชันเดิมหรืออัปเกรด นอกจากนี้ยังมีเรื่องที่นักพัฒนามักมองข้าม เช่น การรองรับ idempotency เพื่อให้ retry ได้อย่างปลอดภัย, การตั้ง rate limit เพื่อป้องกัน abuse, และการใช้ cursor-based pagination เพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมาก สุดท้าย เขาย้ำว่า API ที่ดีไม่สามารถช่วยผลิตภัณฑ์ที่แย่ได้ และผลิตภัณฑ์ที่ดีจะทำให้ผู้ใช้ยอมทนกับ API ที่แย่ — ดังนั้นจงโฟกัสที่ “สิ่งที่ API เชื่อมต่ออยู่” มากกว่าตัว API เอง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ API ที่ดีควร “น่าเบื่อ” เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจได้ทันทีโดยไม่ต้องอ่านเอกสาร ➡️ การเปลี่ยนแปลง API มีต้นทุนสูง เพราะอาจทำให้ระบบ downstream พัง ➡️ หลักการสำคัญคือ “WE DO NOT BREAK USERSPACE” — ห้ามเปลี่ยน field หรือโครงสร้างที่มีอยู่แล้ว ➡️ การเปลี่ยน API ควรใช้ versioning เช่น /v1/, /v2/ เพื่อให้ผู้ใช้เลือกได้ ➡️ API versioning เป็น “สิ่งจำเป็นแต่ยุ่งยาก” เพราะต้องดูแลหลายเวอร์ชันพร้อมกัน ➡️ API ที่ดีควรมี idempotency key เพื่อให้ retry ได้โดยไม่เกิดผลซ้ำ ➡️ ควรมี rate limit และ killswitch เพื่อป้องกันการใช้งานเกินขอบเขต ➡️ การใช้ cursor-based pagination เหมาะกับข้อมูลจำนวนมาก เพราะเร็วและเสถียรกว่า offset ➡️ ควรทำให้ field ที่ใช้ทรัพยากรสูงเป็น optional เช่น subscription status ➡️ GraphQL มีข้อดีเรื่องความยืดหยุ่น แต่ซับซ้อนและยากต่อผู้ใช้ทั่วไป ➡️ Internal API สามารถเปลี่ยนแปลงได้ง่ายกว่า เพราะควบคุมผู้ใช้ได้โดยตรง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ API versioning ช่วยให้สามารถอัปเดตระบบโดยไม่กระทบผู้ใช้เดิม ➡️ การจัดการ breaking changes ต้องมีแผนระยะยาวและการสื่อสารที่ชัดเจน ➡️ API-as-a-Service (APIaaS) ทำให้การจัดการเวอร์ชันเป็นเรื่องสำคัญในระบบขนาดใหญ่ ➡️ การใช้ header เช่น X-Limit-Remaining และ Retry-After ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการเรียก API ได้ดีขึ้น ➡️ การใช้ Redis สำหรับเก็บ idempotency key เป็นวิธีง่ายและมีประสิทธิภาพ https://bmitch.net/blog/2025-08-22-ghrc-appears-malicious/

🎙️ เมื่อ BIOS กลายเป็นตัวจุดไฟ – เบื้องหลังปัญหา AM5 socket ไหม้ ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้ Ryzen 9000 โดยเฉพาะรุ่น 9800X3D เริ่มรายงานปัญหาซีพียู “ไหม้” หรือ “burnout” บนเมนบอร์ด AM5 ของ ASRock จนเกิดความเสียหายทางกายภาพกับตัว socket และทำให้ซีพียูใช้งานไม่ได้ AMD ได้ออกมาให้ข้อมูลว่า สาเหตุหลักเกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่ AMD แนะนำ โดยเฉพาะจาก ODM (Original Design Manufacturer) ที่ปรับแต่งค่า PBO (Precision Boost Overdrive), EDC, TDC และ “shadow voltage” เกินขอบเขตที่ปลอดภัย แม้จะเป็นการปรับเล็กน้อยก็สามารถทำให้เกิดความร้อนสะสมจน socket เสียหายได้ ASRock ได้ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา โดยลดค่าการจ่ายไฟและปรับการฝึกหน่วยความจำ DDR5 ให้เสถียรมากขึ้น ซึ่งช่วยลดจำนวนเคสที่เกิด burnout ได้อย่างชัดเจน แต่ยังมีผู้ใช้บางรายที่พบปัญหาอยู่ นอกจากนี้ยังพบว่า การเปิดใช้ EXPO (โปรไฟล์โอเวอร์คล็อกแรมของ AMD) บนเมนบอร์ด ASRock อาจทำให้ PBO ทำงานรุนแรงขึ้น แม้ในระบบที่ใช้แรมแบบ stock ก็ยังพบปัญหา ทำให้หลายคนเลือกปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD ยืนยันปัญหา AM5 socket burnout เกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่แนะนำ ➡️ เมนบอร์ด ASRock เป็นผู้ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยเฉพาะกับ Ryzen 9800X3D ➡️ ปัญหาเกิดจากการปรับแต่งค่า PBO, EDC, TDC และ shadow voltage เกินขอบเขต ➡️ ASRock ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา ➡️ BIOS ใหม่ลดแรงดันไฟฟ้าและปรับการฝึกหน่วยความจำให้เสถียรขึ้น ➡️ AMD แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต BIOS เป็นเวอร์ชันล่าสุด ➡️ ปัญหาลดลงอย่างชัดเจนหลัง BIOS ใหม่ แต่ยังไม่หมดไปทั้งหมด ➡️ Reddit มีการตั้ง megathread เพื่อรวบรวมเคสที่เกิดปัญหา ➡️ AMD ทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อแก้ไขปัญหาในระยะยาว ➡️ ผู้ใช้บางรายพบว่า CPU ที่เคย “ตาย” กลับมาใช้งานได้เมื่อเปลี่ยนเมนบอร์ด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ASRock ยอมรับว่า EXPO และ auto PBO บน BIOS เดิมมีความรุนแรงเกินไป ➡️ AGESA คือชุดคำสั่งที่ AMD ให้กับผู้ผลิตเมนบอร์ดเพื่อควบคุมการทำงานของ CPU ➡️ การฝึกหน่วยความจำ DDR5 ที่ไม่เสถียรอาจทำให้ VSOC ต่ำเกินไป ➡️ เมนบอร์ดจากแบรนด์อื่น เช่น Asus, MSI, Gigabyte พบปัญหาน้อยกว่ามาก ➡️ การ rollback BIOS ไปเวอร์ชันก่อนหน้าอาจช่วยให้ CPU ที่ “bricked” กลับมาใช้งานได้ ➡️ AMD เคยออกคำเตือนเรื่อง BIOS ไม่ตรงมาตรฐานมาแล้วหลายครั้งในอดีต https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-comments-on-burning-am5-socket-chipmaker-blames-motherboard-vendors-for-not-following-official-bios-guidelines

ไข่เจียว 4,000 สะท้อนปัญหาใหญ่! ราคาอาหารพุ่ง ใครกำหนด? ต้นทุนจริงหรือทุนผูกขาด? รัฐต้องกล้าแก้โครงสร้างตลาด หยุดทุนบิดเบือนราคา คุ้มครองผู้บริโภคระยะยาว อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000080363 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🎙️ เมื่อไนจีเรียลุกขึ้นสู้กับอาชญากรรมไซเบอร์ – และ 50 ชาวจีนต้องกลับบ้าน กลางเดือนสิงหาคม 2025 รัฐบาลไนจีเรียเปิดปฏิบัติการครั้งใหญ่เพื่อปราบปรามเครือข่ายอาชญากรรมไซเบอร์ที่มีชาวต่างชาติเป็นแกนนำ โดยหน่วยงาน Economic and Financial Crimes Commission (EFCC) ร่วมมือกับสำนักงานตรวจคนเข้าเมือง จับกุมผู้ต้องสงสัยกว่า 192 คนในเมืองลากอส ซึ่งเป็นศูนย์กลางเศรษฐกิจของประเทศ ผลจากการสอบสวนและดำเนินคดีนำไปสู่การเนรเทศชาวจีน 50 คน และชาวตูนิเซียอีก 1 คน หลังถูกตัดสินว่ามีความผิดฐาน “cyber-terrorism” และ “internet fraud” โดยศาลมีคำสั่งให้ส่งตัวกลับประเทศหลังจากรับโทษจำคุก EFCC ระบุว่า การกระทำของกลุ่มนี้มีเป้าหมายเพื่อบ่อนทำลายความมั่นคงทางการเงินของไนจีเรีย และสร้างความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจผ่านการหลอกลวงออนไลน์ เช่น romance scam และการลงทุนในคริปโตปลอม การเนรเทศครั้งนี้ถือเป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ระยะยาวในการปกป้องพลเมืองและระบบการเงินของประเทศ โดย EFCC ยืนยันว่าจะมีการเนรเทศเพิ่มเติมในอีกไม่กี่วันข้างหน้า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ไนจีเรียเนรเทศชาวจีน 50 คน และชาวตูนิเซีย 1 คน ฐาน cyber-terrorism และ internet fraud ➡️ ปฏิบัติการเริ่มเมื่อวันที่ 15 สิงหาคม 2025 โดย EFCC ร่วมกับสำนักงานตรวจคนเข้าเมือง ➡️ มีผู้ต้องสงสัยถูกจับกุมรวม 192 คนในเมืองลากอส ➡️ การดำเนินคดีนำไปสู่คำสั่งศาลให้เนรเทศหลังรับโทษจำคุก ➡️ EFCC ระบุว่ากลุ่มนี้เป็นหนึ่งในเครือข่ายอาชญากรรมไซเบอร์ที่ใหญ่ที่สุดในประเทศ ➡️ การโจมตีรวมถึง romance scam และการหลอกลงทุนในคริปโตปลอม ➡️ มีการเนรเทศรวมแล้ว 102 คนตั้งแต่เริ่มปฏิบัติการ ➡️ EFCC ยืนยันว่าจะมีการเนรเทศเพิ่มเติมในเร็ว ๆ นี้ ➡️ EFCC ประกาศว่านี่คือ “หมุดหมายสำคัญ” ในการต่อสู้กับอาชญากรรมไซเบอร์ ➡️ การเนรเทศมีเป้าหมายเพื่อปกป้องความมั่นคงและความน่าเชื่อถือของระบบการเงินไนจีเรีย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ในปี 2024 EFCC เคยจับกุมผู้ต้องสงสัยกว่า 800 คนในอาคารเดียวที่ใช้เป็นศูนย์กลางหลอกลวง ➡️ Romance scam เป็นหนึ่งในรูปแบบที่สร้างความเสียหายสูงสุดในไนจีเรีย ➡️ การหลอกลงทุนในคริปโตปลอมมีเป้าหมายทั้งในประเทศและต่างประเทศ ➡️ EFCC ได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานระหว่างประเทศในการติดตามธุรกรรมข้ามพรมแดน ➡️ การเน้นปราบปรามชาวต่างชาติสะท้อนถึงความพยายามควบคุมอิทธิพลภายนอกในอาชญากรรมไซเบอร์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/21/nigeria-deports-50-chinese-nationals-in-cybercrime-crackdown

🎙️ เมื่อดีไซน์ลับของ Nissan ถูกขโมย – และภัยไซเบอร์ก็ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป เมื่อวันที่ 21 สิงหาคม 2025 กลุ่มแฮกเกอร์ Qilin ได้ออกมาอ้างว่า พวกเขาได้เจาะระบบของ Nissan Creative Box Inc. (CBI) ซึ่งเป็นสตูดิโอออกแบบในโตเกียวที่อยู่ภายใต้บริษัท Nissan Motor Co. และขโมยข้อมูลไปกว่า 4 เทราไบต์ รวมกว่า 405,882 ไฟล์ ข้อมูลที่ถูกขโมยนั้นไม่ใช่แค่เอกสารทั่วไป แต่รวมถึงไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์ภายในรถ, สเปรดชีตการเงิน, และภาพการใช้งาน VR ในการออกแบบรถยนต์ ซึ่งเป็นข้อมูลลับที่ใช้ในการพัฒนารถต้นแบบและการวางแผนผลิตภัณฑ์ในอนาคต Qilin ขู่ว่าหาก Nissan ไม่ตอบสนองหรือเพิกเฉย พวกเขาจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดให้สาธารณะ รวมถึงคู่แข่ง ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความได้เปรียบทางธุรกิจและชื่อเสียงของ Nissan ในระยะยาว นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ Qilin โจมตีองค์กรใหญ่ ก่อนหน้านี้พวกเขาเคยโจมตี Synnovis ผู้ให้บริการด้านสุขภาพในอังกฤษ จนทำให้มีผู้เสียชีวิตจากการเลื่อนการรักษา และล่าสุดยังโจมตีบริษัทอุตสาหกรรมในเยอรมนีอีกด้วย เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ของการโจมตีแบบเจาะจงเป้าหมาย โดยมุ่งเน้นองค์กรที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กลุ่ม Qilin ransomware อ้างว่าได้ขโมยข้อมูล 4TB จาก Nissan CBI ➡️ ข้อมูลรวมกว่า 405,882 ไฟล์ เช่น ไฟล์ออกแบบ 3D, ภาพเรนเดอร์, สเปรดชีตการเงิน และภาพ VR ➡️ ข้อมูลที่ถูกขโมยเป็นทรัพย์สินทางปัญญาเกี่ยวกับการออกแบบรถยนต์ ➡️ Qilin ขู่ว่าจะปล่อยข้อมูลทั้งหมดหาก Nissan ไม่ตอบสนอง ➡️ Nissan CBI เป็นสตูดิโอออกแบบที่ตั้งอยู่ในย่าน Harajuku โตเกียว ➡️ Creative Box เป็นแหล่งพัฒนาแนวคิดรถยนต์ใหม่ เช่น Nissan Nuvu ➡️ Qilin เคยโจมตี Synnovis ในอังกฤษ ส่งผลกระทบต่อการรักษาพยาบาล ➡️ กลุ่มนี้ใช้โมเดล ransomware-as-a-service และมีเป้าหมายระดับองค์กร ➡️ การโจมตีครั้งนี้อาจส่งผลต่อชื่อเสียงและความสามารถในการแข่งขันของ Nissan ➡️ ยังไม่มีคำแถลงอย่างเป็นทางการจาก Nissan ณ เวลาที่รายงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Qilin ยังโจมตีบริษัท Spohn + Burkhardt ในเยอรมนีในวันเดียวกัน ➡️ นักวิจัยจาก Cybernews ระบุว่า Qilin เลือกเป้าหมายที่มีข้อมูลสำคัญและมีผลกระทบสูง ➡️ การโจมตีแบบนี้มักใช้การเผยแพร่ข้อมูลบางส่วนเพื่อกดดันให้เหยื่อจ่ายค่าไถ่ ➡️ Creative Box เป็นหนึ่งในบริษัทในเครือที่สำคัญของ Nissan ในญี่ปุ่น ➡️ การออกแบบรถยนต์เป็นข้อมูลที่มีมูลค่าสูงและมักถูกปกป้องอย่างเข้มงวด https://hackread.com/qilin-ransomware-gang-4tb-data-breach-nissan-cbi/

🎙️ เมื่อซีอีโอ AWS บอกว่า “ไล่เด็กใหม่ออกเพราะ AI” คือความคิดที่โง่ที่สุด ในยุคที่ AI กำลังเข้ามาแทนที่งานหลายประเภท หลายองค์กรเริ่มคิดว่า “ถ้า AI ทำงานแทนได้ ก็ไม่ต้องจ้างเด็กใหม่แล้วสิ” แต่ Matt Garman ซีอีโอของ AWS กลับออกมาพูดตรง ๆ ว่า “นั่นคือความคิดที่โง่ที่สุดเท่าที่เคยได้ยินมา” เขาให้เหตุผลว่า พนักงานระดับเริ่มต้น (junior staff) คือกลุ่มที่มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด และเป็นกลุ่มที่ “โตมากับ AI” จึงมีความเข้าใจและพร้อมใช้งานเครื่องมือใหม่ ๆ มากที่สุด ถ้าองค์กรไม่จ้างคนรุ่นใหม่เข้ามาเรียนรู้และเติบโต วันหนึ่งจะไม่มีใครเหลือที่เข้าใจวิธีการทำงานจริงเลย Garman ยังวิจารณ์แนวคิดที่วัดประสิทธิภาพของ AI ด้วย “จำนวนบรรทัดของโค้ดที่เขียนได้” โดยบอกว่า “มันเป็น metric ที่ไร้สาระ” เพราะโค้ดเยอะไม่ได้แปลว่าดีเสมอไป บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า เขาเชื่อว่า AI ควรเป็นเครื่องมือช่วยพัฒนา ไม่ใช่เครื่องมือแทนที่ และสิ่งสำคัญที่สุดในยุคนี้คือ “การเรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก การเรียนแค่ทักษะเฉพาะทางอาจไม่พอสำหรับการทำงานระยะยาว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Matt Garman ซีอีโอ AWS กล่าวว่าการใช้ AI แทนพนักงานระดับเริ่มต้นคือ “ความคิดที่โง่ที่สุด” ➡️ เขาให้เหตุผลว่าเด็กใหม่มีค่าใช้จ่ายต่ำและเข้าใจ AI มากที่สุด ➡️ การไม่จ้างเด็กใหม่จะทำให้องค์กรไม่มีคนที่มีประสบการณ์ในอนาคต ➡️ Garman สนับสนุนให้จ้างเด็กจบใหม่และสอนทักษะการคิดและแก้ปัญหา ➡️ เขาเชื่อว่า AI ควรช่วยในการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่การเรียนรู้ ➡️ เขาวิจารณ์การวัดผล AI ด้วยจำนวนโค้ดว่าเป็น metric ที่ไร้สาระ ➡️ โค้ดมากไม่ได้แปลว่าดี บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า ➡️ กว่า 80% ของนักพัฒนาใน AWS ใช้ AI ในงาน เช่น เขียน unit test, เอกสาร, โค้ด และทำงานร่วมกับ AI agent ➡️ การใช้งาน AI ใน AWS เพิ่มขึ้นทุกสัปดาห์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TechRadar รายงานว่า Gen Z มองว่าเจ้านายไม่เข้าใจประโยชน์ของ AI ➡️ Garman แนะนำให้พนักงานรุ่นใหม่ “เรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลง ➡️ เขาเน้นทักษะการคิดเชิงวิพากษ์, ความคิดสร้างสรรค์ และการแยกปัญหา ➡️ การใช้ AI เพื่อเสริมการเรียนรู้จะช่วยให้พนักงานรุ่นใหม่เติบโตได้เร็วขึ้น ➡️ AWS ใช้เครื่องมือ Kiro เพื่อช่วยในการเขียนโค้ดแบบมีผู้ช่วย https://www.theregister.com/2025/08/21/aws_ceo_entry_level_jobs_opinion/

🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้ ➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง ➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร ➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้ ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์ ➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/

พิพาทไทย–กัมพูชา ฉุดเชื่อมั่นอุตฯทรุดสุดรอบ3ปี : [Biz Talk] สถานการณ์ไทย–กัมพูชา กระทบกิจกรรมทางเศรษฐกิจการค้าชายแดน 1 ในปัจจัยฉุดดัชนีความเชื่อมั่นภาคอุตสาหกรรม ร่วง สู่ระดับต่ำสุดในรอบ 3 ปี จี้รัฐ เร่งเยียวยา ทั้งความเสียหายจากการค้าขายบริเวณชายแดน และจัดทำโครงการช่วยเหลือผู้ประกอบการไทย ที่เข้าไปลงทุนในกัมพูชา ลดความเสี่ยงต่อการประกอบธุรกิจในระยะยาว

🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform